在经济学和统计学中,对变量进行无量纲化处理,比如将自变量除以10,是一种常见的做法,特别是当变量的量纲较大或者数值范围很广时。这样做可以使得模型的系数更加易于解释,因为它们表示的是每单位变化对因变量的影响,而这个单位更加直观。
然而,重要的是在进行这种转换时,需要保持一致性。也就是说,当你对自变量进行无量纲化处理时,你需要在模型的整个过程中,包括基准回归、内生性处理以及机制分析等,都使用相同的无量纲化处理。如果只在基准回归中进行了处理,而在后续分析中没有进行相应的调整,这可能会导致系数解释上的不一致,从而影响结果的可靠性